La trasformazione digitale di JPMorgan Chase nell’era dell’intelligenza artificiale
Nel cuore dei data center e delle infrastrutture cloud di JPMorgan Chase, un programma di intelligenza artificiale sta diventando sempre più potente settimana dopo settimana. Si tratta di LLM Suite, un portale sviluppato dalla banca per sfruttare i modelli linguistici avanzati delle principali startup AI mondiali, attualmente basato su tecnologie di OpenAI e Anthropic. Ogni otto settimane, la piattaforma viene aggiornata con nuovi dati provenienti dai vasti database e dalle applicazioni software delle principali divisioni della banca, ampliando costantemente le sue capacità. Derek Waldron, Chief Analytics Officer di JPMorgan, ha rivelato in un’intervista esclusiva a CNBC che “la visione ampia verso cui stiamo lavorando è quella di un JPMorgan Chase del futuro completamente interconnesso attraverso l’AI”.
Una rivoluzione strutturale per il colosso bancario
JPMorgan, la più grande banca al mondo per capitalizzazione di mercato, sta attraversando una ristrutturazione fondamentale per l’imminente era dell’intelligenza artificiale. L’istituto, protagonista sia nella finanza retail che in quella istituzionale, punta a fornire assistenti AI personalizzati a ogni dipendente, automatizzare tutti i processi operativi e offrire esperienze cliente curate da concierge digitali intelligenti. Se il progetto avrà successo, le implicazioni saranno profonde per dipendenti, clienti e azionisti, ridefinendo potenzialmente la natura stessa del lavoro aziendale. Durante la prima dimostrazione della piattaforma AI a un osservatore esterno, Waldron ha mostrato come il programma possa creare una presentazione per investment banking in circa 30 secondi – un lavoro che precedentemente avrebbe richiesto ore a un team di analisti junior.
Il divario tra potenziale e implementazione
Dall’arrivo di ChatGPT di OpenAI alla fine del 2022, l’ottimismo sull’AI generativa ha spinto i mercati al rialzo, trainati dai guadagni dei giganti tecnologici e dei produttori di chip. Tuttavia, come accaduto con internet negli anni ’90, le aspettative a breve termine potrebbero aver superato la realtà. Secondo un rapporto del MIT di luglio, la maggior parte delle aziende non ha ancora ottenuto ritorni tangibili dai propri progetti AI, nonostante investimenti collettivi superiori a 30 miliardi di dollari. Nel caso di JPMorgan, anche con un budget tecnologico annuale di 18 miliardi di dollari, ci vorranno anni per realizzare il pieno potenziale dell’AI, integrando la potenza cognitiva dei modelli AI con i dati proprietari e i programmi software della banca. “Esiste un divario di valore tra ciò che la tecnologia è capace di fare e la capacità di catturarlo completamente all’interno di un’impresa”, ha spiegato Waldron.
L’implementazione strategica dell’AI in JPMorgan
L’intelligenza artificiale è stata un tema centrale durante il ritiro esecutivo di quattro giorni tenuto a luglio dal CEO Jamie Dimon. Tra le preoccupazioni discusse durante l’incontro, tenutosi in un resort fuori Nashville, Tennessee, c’erano le modalità di adozione dei cambiamenti guidati dall’AI da parte dei 317.000 dipendenti della banca e i possibili impatti sul modello di apprendistato in aree come l’investment banking. JPMorgan ha posto le basi per questa trasformazione nel 2023, quando ha dato ai dipendenti accesso ai modelli di OpenAI attraverso LLM Suite – essenzialmente uno strumento ChatGPT aziendale utilizzato per redigere email e riassumere documenti. Oggi, circa 250.000 dipendenti JPMorgan hanno accesso alla piattaforma, ovvero l’intera forza lavoro eccetto il personale delle filiali e dei call center. La metà di loro la utilizza quotidianamente.
La fase successiva: AI agentiva per compiti complessi
La banca è ora nelle prime fasi della prossima fase del suo piano AI: ha iniziato a implementare AI agentiva per gestire compiti complessi multi-step per i dipendenti. “Man mano che questi agenti diventano sempre più potenti in termini di capacità AI e sempre più connessi a JPMorgan”, ha affermato Waldron, “possono assumere sempre più responsabilità”. Durante la dimostrazione, Waldron ha dato al programma un prompt specifico: creare una presentazione di cinque pagine per un incontro con il CEO e CFO di Nvidia, includendo le ultime notizie, i risultati finanziari e un confronto con i competitor. LLM Suite ha generato un PowerPoint credibile in circa 30 secondi. La banca sta anche addestrando l’AI per redigere altri documenti chiave dell’investment banking, inclusi i memorandum confidenziali che JPMorgan produce per potenziali clienti M&A.
L’impatto sulla forza lavoro e la struttura organizzativa
La prospettiva di ridurre drasticamente i carichi di lavoro significa che potrebbero essere necessari meno banker junior, anche mentre i team potenziati dall’AI gestiscono più lavoro e presentano proposte a più aziende. Una proposta in discussione presso una grande banca d’investimento prevede di ridurre il rapporto tra banker junior e senior manager dall’attuale 6:1 a 4:1. Nel nuovo regime, metà di questi banker junior lavorerebbe da città con costi del lavoro inferiori, come Bengaluru in India e Buenos Aires in Argentina, invece di essere concentrati nella costosa New York. A differenza delle precedenti generazioni di tecnologia, dove strumenti di automazione su misura dovevano essere creati per ogni lavoro distinto, LLM Suite può servire tutti i ruoli, dai trader ai wealth manager agli officer del rischio. Le implicazioni per i lavoratori sono profonde: l’AI potenzierà alcuni dipendenti, posizionandoli al centro di un team di agenti AI, mentre altri saranno sostituiti da AI che gestisce processi che non richiedono più intervento umano.
Chi beneficia e chi rischia nella transizione AI
Questo cambiamento favorisce coloro che lavorano direttamente con i clienti – un private banker con un portafoglio di investitori facoltosi, trader che servono hedge fund e gestori di fondi pensione, o investment banker con relazioni con CEO di Fortune 500. A rischio sono invece il personale operativo e di supporto che si occupa principalmente di processi di routine come l’apertura di conti, il rilevamento delle frodi o il regolamento delle transazioni. A maggio, il responsabile del consumer banking di JPMorgan ha dichiarato agli investitori che il personale operativo diminuirà di almeno il 10% nei prossimi cinque anni grazie all’implementazione dell’intelligenza artificiale. “In un mondo AI, avrai ancora persone al vertice che gestiscono e hanno relazioni con i clienti, ma molti, molti dei processi sottostanti sono ora eseguiti da sistemi AI”, ha spiegato Waldron.
Il futuro dell’interazione cliente-banca attraverso l’AI
La banca si sta avvicinando a un’altra frontiera: presto permetterà all’AI generativa di interagire direttamente con i clienti. JPMorgan inizierà con casi limitati, come permettere all’AI di estrarre informazioni per un utente, prima di implementare versioni più avanzate. Nonostante le preoccupazioni del mercato che il trade AI sia una bolla in formazione, i clienti aziendali sono in realtà più preoccupati ora che, se non iniziano ad adottarla presto, rimarranno indietro e perderanno quote di mercato. “Le persone stanno iniziando a vedere cosa possono fare questi strumenti”, ha affermato Avi Gesser, partner di Debevoise & Plimpton che consiglia le aziende su questioni relative all’AI. “Se ottieni il workflow giusto, lo implementi correttamente e hai i giusti guardrail, puoi vedere come questo ti farebbe risparmiare molto tempo e denaro e fornire un prodotto migliore”. La trasformazione di JPMorgan Chase rappresenta un caso di studio cruciale per l’intero settore finanziario. Se la banca riuscirà a battere la concorrenza nell’incorporare l’AI, godrà di un periodo di margini più elevati prima che il resto del settore la raggiunga. Questo vantaggio da first-mover le permetterà di far crescere i ricavi più velocemente, conquistando una fetta più ampia del mercato finanziario globale indirizzabile.
